申请/专利权人：北京邮电大学;中国电力科学研究院有限公司;国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司;国家电网有限公司

申请日：2021-11-10

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN113961708B

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F40/216;G06F40/30;G06F40/289;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q10/20;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.02.15#实质审查的生效;2022.01.21#公开

摘要：本发明涉及一种基于多层次图卷积网络的电力设备故障溯源方法，其技术特点是：从电力工单系统中收集电力设备的故障文本信息，并计算故障文本信息中的TF‑IDF指标和PMI指标；根据TF‑IDF指标和PMI指标构建电力工单图GV,E，V和E分别为节点集和边集；根据电力工单图GV,E构建多层图卷积网络，并训练多层图卷积网络；使用训练好的多层图卷积网络对电力工单系统中电力设备的故障文本信息进行识别，确定电力设备故障位置。本发明可以从电力工单系统的故障描述中准确预测故障位置，有效解决了基于中文文本的电力设备故障溯源问题，具有较高的鲁棒性和容错率。

主权项：1.一种基于多层次图卷积网络的电力设备故障溯源方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、从电力工单系统中收集电力设备的故障文本信息，并计算故障文本信息中的TF-IDF指标和PMI指标；步骤2、根据TF-IDF指标和PMI指标构建电力工单图GV,E，V和E分别为节点集和边集；步骤3、根据电力工单图GV,E构建多层次图卷积网络，并训练多层次图卷积网络；步骤4、使用训练好的多层次图卷积网络对电力工单系统中电力设备的故障文本信息进行识别，确定电力设备故障位置；所述步骤2构建的电力工单图GV,E中的邻接矩阵A的构造规则为： 其中， 式中，#Wi是包含单词i的滑动窗口的数量，#Wi,j是包含单词i和j的滑动窗口的数量，#W是滑动窗口的总数。

全文数据：

权利要求：

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